基于改进二进制小波变换的图像边缘检测算法

针对传统二进制小波变换在图像边缘检测应用中的不足，提出了基于改进二进制小波变换的图像边缘检测算法．该算法首先按水平、垂直和对角方向对图像进行改进的多尺度二进制小波变换，提取三个方向的小波系数，然后采用相邻尺度小波系数相乘的方法去除图像的噪声．再对去噪后的小波系数乘积极大值点进行检测，最后将这3个方向上的极大点进行融合，形成图像的边缘．     

基于小波变换的模极大值图像边缘检测算法

将小波分析技术运用到图像边缘检测中以勾勒图像轮廓，提出了基于小波变换的模极大值边缘检测算法．利用二次B样条小波和Mallat算法对图像进行了边缘检测．仿真结果表明：该方法去噪效果好，能提取图像中较弱的边缘，且边缘具有很强的连续性，明显优于传统的边缘检测算子．     

基于可变邻域的小波变换的球团图像边缘检测算法

提出一种基于小波变换的球团图像边缘检测算法。Mallat等提出利用小波变换的局部极大值点来表征信号的奇异点，从而进行图像边缘提取。但小渡变换的局部极大值点的确定直接关系到边缘检测效果的优劣。提出一种基于模极大值的小渡变换的局部极大值点选择方法，实验表明，该方法比传统的图像边缘提取方法具有更好的效果。     

基于可变邻域的小波变换的球团图像边缘检测算法

提出一种基于小波变换的球团图像边缘检测算法.Mallat等提出利用小波变换的局部极大值点来表征信号的奇异点,从而进行图像边缘提取.但小波变换的局部极大值点的确定直接关系到边缘检测效果的优劣.提出一种基于模极大值的小波变换的局部极大值点选择方法,实验表明,该方法比传统的图像边缘提取方法具有更好的效果.     

基于多尺度小波变换的图像边缘检测

图像边缘是图像中的重要信息,为了检测图像中的边缘信息,提出了一种基于多尺度小波变换的图像边缘检测算法．该算法充分利用了图像边缘在多尺度下的信息,首先选用二次B样条小波对原始图像进行多尺度小波分解,提取出图像中的高频信息,包括真实的图像边缘和噪声,然后根据图像边缘和噪声在不同尺度下具有不同的传递性,抑制噪声分量,保留图像边缘分量．实验结果表明,该算法获得了较好的图像边缘检测效果．     

一种基于Contourlet变换的图像边缘检测方法

基于小波变换域图像边缘检测算法只能有效检测出图像有限方向的边缘,而且这种算法所得到的边缘图像往往出现断裂现象.Contourlet变换是一种新的多尺度几何分析方法,它不仅拥有小波变换的时频局域特性和多分辨率特性,而且还具有很好的方向性和各向异性.提出一种新的基于Contourlet变换的边缘检测算法.仿真结果表明,该算法对图像边缘细节的提取比基于小波的图像边缘检测方法更加丰富,且具有较好的连续性.     

数字图像处理技术在指针式仪表读数系统中的应用

阐述了基于图像处理技术的指针式仪表自动读数系统的结构和工作原理，分析了采用Matrox MeteorⅡ图像采集卡应用软件系统的开发特点．在图像处理方法上，比较了Canny算法和Morlet小波基函数的小波变换算法对图像边缘检测的效果．结果表明，采用小波变换检测边缘，提高了检测精度，满足了实际应用的需求．     

方向小波在图象边缘提取中的应用

作者提出了一种基于方向小波变换的边缘检测新算法。比较了方向小波变换和传统小波变换在图像边缘检测中的不同之处。分析得出方向小波变换更符合图像的方向，纹理特征，因而更能反映图像的边缘信息。经计算机仿真，效果十分良好。     

基于方向小波变换的边缘检测

定义了一种方向小波变换，并将其用于图像边缘检测．建立了它与Canny边缘检测子的关系．基于此提出的新的边缘检测方法，不仅可以有效地检测出图像的边缘，而且也可检测图像中某一方向的边缘．实验结果表明，新的边缘检测算法具有能检测方向性边缘、算法简单、计算量小、效果佳等优点．     

小波变换用于多分辨率的图像边缘检测

提出了一种用小波变换检测图像边缘的新方法。它基于小波变换多尺度方法分析图像局部的直方图内的信息,通过对小波变换后直方图内信号零交叉点的检测,得到一序列门限值点用于描述图像的边缘即可检测出图像边缘。选取不同的尺度可得到不同分辨率的图像边缘。文中介绍了小波变换用于图像边缘检测和基本原理,给出了小波变换的快速算法和实际检测结果。     

利用MATLAB进行数字图像的边缘检测算法研究

本文首先对几种经典边缘检测算法进行了讨论,例如Roberts边缘检测算子,Prewitt边缘检测算子,Canny边缘检测算子等。然后深入研究小波变换理论和图像边缘检测理论方法,通过理论分析和MATLAB软件仿真结果,将小波算法和经典边缘检测算法进行比较,证明了该方法的有效性和优越性。     

基于MAS小波变换的数字图像轮廓提取算法

轮廓提取在许多智能视觉系统中(特别是在模式识别中)，被认为是非常重要的过程。图像轮廓提取首先要进行边缘检测．然后提取阶跃结构的边缘，这2个步骤一般情况下是分开进行的。介绍的尺度独立算法是建立在多尺度分析与MAS小波变换理论的基础上，并结合数学上描述函数奇异性的Lipschitz指数知识，它不仅能根据梯度方向上的局部最大振幅有效进行图像边缘检测，还能根据MAS小波变换后的图像梯度向量振幅与变换尺度的无关性，提取出作为图像轮廓的阶跃结构边缘，并能有效消除噪声。     

小波变换在图像边缘检测中的应用研究

根据Morlet多尺度边缘检测的思想,对一幅图像f(x,y),对其进行小波变换,然后分别向3个方向上的小波基进行投影.此种方法对于检测具有方向性的图像有比较好的效果.实验表明,该方法得到满意的结果.     

自适应阈值的小波去噪改进算法研究

基于小波变换的图像去噪方法在消除噪声的同时,可有效保留图像边缘细节信息,是近阶段图像去噪领域研究与应用的热点.现有的基于小波阈值法的去噪算法多为全局阈值,易引起边缘模糊.因此,在阐述小波去噪基本原理的基础上,将小波变换和多尺度边缘检测两者结合,充分考虑小波分解不同层数的特性,提出一种具有自适应阈值的小波图像去噪改进算法.实验表明,改进算法与传统去噪方法(维纳滤波法)及一般小波阈值法(VisuShrink阂值法、NormalShrink阈值法、BayesShrink阈值法)相比,可有效去除多种程度的加性高斯白噪声,更好保留图像边缘细节信息.     

基于小波变换的多尺度图象边缘检测

提出了一种新的图象边缘检测方法,这种方法解决了第一代多尺度边缘检测方法中存在的两个问题,即边缘仅定义为信号的奇异性表现和滤波尺度参数难以选择。实验结果表明,本方法和传统的边缘检测算法相比具有定位精度高,去噪效果好等明显的优点。     

用三次B样条小波检测航拍图像边缘

在智能目标识别与跟踪系统中,如何获取较为清晰的图像边缘至关重要,这也是提高系统目标识别率的关键．作者提出了使用三次B样条小波对航拍图像进行多尺度边缘检测方法,介绍了小波及三次B样条函数的性质,根据Canny的3个最佳边缘准则和检测对象的特点,设计了B样条小波检测算法,把不同尺度下得到的边缘图像进行多尺度聚焦,输出检测目标边缘图像．经实验对比分析,该算法在航拍图像边缘检测应用中优于直接使用Canny算法,可以得到较好的边缘信息,并且能够满足下一步目标识别与定位的要求．     

利用小波变换提取医用X光片图像边缘的研究

基于小波分析,研究提出了一种适合于X线图像的算法,用X线图像的边缘探测,通过实验检验,效果理想。